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Para encontrar los orígenes de la inteligencia artificial hemos de remontarnos a los años 50, casi al mismo tiempo que el inicio de la era de la computación que hoy disfrutamos. Pero no fue hasta los años 90 cuando comenzarían a darse las condiciones de hardware para poder explotar estas capacidades y, finalmente, ha sido en nuestra década cuando ha comenzado su explosión. No en vano, la transformación tecnológica de los últimos años ha impulsado definitivamente esta materia y sobre todo con especial énfasis en una de sus ramas: machine learning.

Los datos corroboran esta visión: para el año que viene, el 55% de las organizaciones invertirá en proyectos relacionados con machine learning, según IDC.

Ahora, casi nadie en el sector de la educación está listo para el futuro, lo que significa que tenemos grietas.

Podría estar pensando que la inteligencia artificial (IA) no es algo en lo que las personas en la educación necesitan concentrarse demasiado. Después de todo, AI realmente se trata de reemplazar trabajos de rutina en fábricas y grandes empresas.  Y aunque eso puede ser preocupante para los educadores, nadie está pensando seriamente que los robots van a reemplazar a los millones de maestros de escuelas públicas ¿verdad?

En primer lugar, debemos preparar a nuestros estudiantes para el futuro, y por otro lado ni siquiera sabemos qué trabajos estarán disponibles en 20 años. Es posible que no sepamos los títulos o descripciones exactas de los puestos, pero tenemos cierta idea de lo que se avecina y de los componentes que lo constituyen. Sabemos, por ejemplo, que las claves del reino futuro pertenecerán a los estudiantes que pueden codificar, que pueden entender la neurociencia y que pueden navegar en escenarios complejos que involucran la psicología, la ética y el pensamiento sistémico.

Sabemos que los nuevos sectores dedicados a recopilar, depurar, curar y controlar el acceso a los datos serán la mitad de la economía porque toda la inteligencia artificial depende de enormes cantidades de datos cuidadosamente filtrados. También sabemos que a medida que las máquinas “aprenden” a reemplazar las funciones de la fuerza laboral, surgirán nuevos trabajos; alguien tiene que concebir la forma correcta de asociarse con, administrar, entrenar y supervisar los robots (y los datos en los que se basan) a medida que ocupan los puestos que antes ocupaban los humanos.

En segundo lugar, la IA tiene la capacidad de cambiar la forma en que las escuelas funcionan día a día. Se podrían emplear robots para ampliar el alcance del personal docente para funciones no certificadas, como monitorear las interacciones en el patio de recreo a través de drones.

Con los avances en el procesamiento del lenguaje natural, pronto podremos dar a todos los estudiantes un asistente-bot instructivo que puede hacer que todos los materiales sean accesibles, corregir su gramática y practicar hablar con ellos mientras están en la clase de ciencias. Cuando los autos autónomos se perfeccionan y se les da su propio carril preferencial en las autopistas, podemos capitalizar su capacidad de velocidad para cerrar la brecha en el acceso a escuelas de alta calidad para estudiantes rurales.

Las empresas se familiarizarán con la práctica del mapeo hacia atrás y simplemente publicarán los puestos formados por componentes educativos que son necesarios (codificación, resolución de problemas, capacidad de solución creativa) y las personas que desean esos trabajos simplemente saldrán y comprarán productos muy específicos. estrechamente alineados, oportunidades de aprendizaje ya sea a través del empleador o un tercero que tiene verificación de cadena de bloques. Los trabajadores recopilarán y mostrarán evidencia de sus habilidades en formatos digitales, etiquetando su propio trabajo y competencias para que las plataformas de búsqueda de talento orientadas al aprendizaje automático utilicen y amplíen su uso en el futuro.

 ¿Y las universidades?

Puede ser que el uso real de las universidades en este mundo nuevo y valeroso sea para levantar una nueva generación de filósofos, creativos y éticos cuyo trabajo es ayudarnos a enlazar a estos bots salvajes. Si bien el procesamiento del lenguaje natural puede darnos traducciones de palabras relativamente precisas, no puede entender, expresar ni explicar los idiomas del lenguaje. Y resulta que hay ciertas funciones cerebrales asociadas con la creación y narración de historias y el trabajo creativo que los robots no pueden hacer bien, por lo que los artistas pueden terminar en la cima del montón en 2050.

Primeras aplicaciones

Entre las numerosas aplicaciones de la IA en la educación podemos destacar tres enfoques que están empezando a tener incidencia en la formación:

La creación de plataformas online para el autoaprendizaje. Usar IA para optimizar la formación puede mejorar la participación de los estudiantes y aumentar las tasas de finalización de los cursos. Algunas plataformas como Khan Academy y Coursera ya utilizan IA para examinar los datos y encontrar patrones que ayuden a identificar qué lecciones son efectivas y cuáles necesitan mejorar.

Los agentes de software conversacionales inteligentes (chatbot). Conocidos como chatbots, actúan como profesor, estudiante o tutor en entornos virtuales de formación. El desarrollo de este tipo de software está evolucionando muy rápidamente y, en trabajos recientes, se ha comprobado su utilidad para generar conversaciones que se están empezando a usar para realizar evaluaciones automáticas y adaptativas de respuestas incluso con textos abiertos.

La robótica educativa. Se están desarrollando robots para actuar como tutores en cursos virtuales. Por ejemplo, el sistema Watson elaborado por IBM está siendo utilizado como parte de un proyecto experimental de la compañía de educación global Pearson. La combinación de las capacidades cognitivas de Watson con los productos de aprendizaje digital esta empresa pretende proporcionar a los estudiantes una experiencia de aprendizaje más inmersivo, y una manera fácil de obtener ayuda y conocimientos cuando lo necesiten al hacer preguntas en lenguaje natural como lo harían con otro estudiante o con un profesor.

Con el uso de la Inteligencia Artificial, la frontera entre la educación en el aula, el aprendizaje en línea y el aprendizaje auto dirigido se hace cada vez más difusa.

Si los maestros realmente quieren participar, inspirar y preparar a sus estudiantes para el futuro, deben explorar el campo de AI y entiendiendo cómo va a remodelar completamente el mundo y cómo nuestros estudiantes pueden usar esa oportunidad para hacerlo mejor

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